# DFS 함수 정의
def dfs(graph, v, visited):
# 현재 노드를 방문 처리
visited[v] = True
print(v, end=' ') #방문된거 먼저 출력
# 현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문
for i in graph[v]:
if not visited[i]: #인접된 노드가 방문되지 않았다면
dfs(graph, i, visited)
# 각 노드가 연결된 정보를 인접리스트 자료형으로 표현(2차원 리스트)
graph = [
[], #인덱스 0 비워둠
[2, 3, 8], #1번부터 시작 1번 노드가 2,3,8과 인접함
[1, 7], # 2는 1,7과 인접
[1, 4, 5],
[3, 5],
[3, 4],
[7],
[2, 6, 8],
[1, 7]
]
# 각 노드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9 #false : 접근하지 않은거, 인덱스0은 사용하지 않으려고 9로 설정
# 정의된 DFS 함수 호출
dfs(graph, 1, visited) #1부터 방문하겠다
from collections import deque
# BFS 함수 정의
def bfs(graph, start, visited):
# 큐(Queue) 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
queue = deque([start])
# 현재 노드를 방문 처리
visited[start] = True
# 큐가 빌 때까지 반복
while queue:
# 큐에서 하나의 원소를 뽑아 출력
v = queue.popleft()
print(v, end=' ')
# 해당 원소와 연결된, 아직 방문하지 않은 원소들을 큐에 삽입
for i in graph[v]:
if not visited[i]:
queue.append(i)
visited[i] = True
# 각 노드가 연결된 정보를 리스트 자료형으로 표현(2차원 리스트)
graph = [
[],
[2, 3, 8],
[1, 7],
[1, 4, 5],
[3, 5],
[3, 4],
[7],
[2, 6, 8],
[1, 7]
]
# 각 노드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9
# 정의된 BFS 함수 호출
bfs(graph, 1, visited)강의 : https://www.youtube.com/watch?v=2zjoKjt97vQ&list=PLRx0vPvlEmdAghTr5mXQxGpHjWqSz0dgC&index=5
DFS 음료수 얼려 먹기
특정 노드에서 dfs/bfs로 처리 0은 이동 가능 1은 불가능
1. 얼음틀 중에서 0인 부분은 뚫려있는 부분으로 아이스크림을 생성하는데 필요한 부분이다.
2. 얼음틀 중 1인 부분은 칸막이가 있는 부분으로 모양을 결정해 준다.
3. 문제에서는 생성 가능한 아이스크림의 개수를 물어봤으므로 0인 부분을 중점적으로 확인해야 한다.
즉, 맨 왼쪽 위부터 차례로 모두 탐색해 0인 위치를 찾았으면
그 지점 기준으로 연결된 모든 0인 부분을 모두 1로 만들면
결과적으로 연결된 부분을 한 번만 카운트하게 되는 효과를 얻게 된다.
다시 말해, 우리는 0인 부분의 총 개수를 구하는 것이 아닌
0으로 연결된 덩어리 개수를 구하므로 한 번만 카운트하면 된다.
따라서, 0인 지점에서 카운트를 한 번하고
dfs 알고리즘을 통해 재귀적으로 연결된 모든 0인 부분을 1로 만들게 구현하면 된다.
# N, M을 공백을 기준으로 구분하여 입력 받기
n, m = map(int, input().split())
# 2차원 리스트의 맵 정보 입력 받기
graph = []
for i in range(n):
graph.append(list(map(int, input())))
# 2.DFS로 특정한 노드를 방문한 뒤에 연결된 모든 노드들도 방문
def dfs(x, y):
# 주어진 범위를 벗어나는 경우에는 즉시 종료
if x <= -1 or x >= n or y <= -1 or y >= m:
return False
# 0인 현재 노드를 아직 방문하지 않았다면
if graph[x][y] == 0:
graph[x][y] = 1 # 해당 노드 방문 처리
#dfs 알고리즘을 통해 재귀적으로 연결된 모든 0인 부분을 1로 만든다.
# 상, 하, 좌, 우의 위치들도 모두 재귀적으로 호출
dfs(x - 1, y)
dfs(x, y - 1)
dfs(x + 1, y)
dfs(x, y + 1)
return True #1리턴
"""
0인 위치를 찾았으면
그 지점 기준으로 연결된 모든 0인 부분을 모두 1로 만들어서
결과적으로 연결된 부분을 한 번만 카운트
"""
return False #0이 아닌곳은 false
# 1.모든 노드(위치)에 대하여 음료수 채우기
result = 0
for i in range(n):
for j in range(m):
# 현재 위치에서 DFS 수행
if dfs(i, j) == True:
result += 1 #카운트
print(result) # 3.정답 출력
BFS 미로탈출
from collections import deque
# N, M을 공백을 기준으로 구분하여 입력 받기
n, m = map(int, input().split())
# 2차원 리스트의 맵 정보 입력 받기
graph = []
for i in range(n):
graph.append(list(map(int, input())))
# 이동할 네 가지 방향 정의 (상, 하, 좌, 우)
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]
# BFS 소스코드 구현
def bfs(x, y):
# 큐(Queue) 구현을 위해 deque 라이브러리 사용
queue = deque()
queue.append((x, y))
# 큐가 빌 때까지 반복하기
while queue:
x, y = queue.popleft()
# 현재 위치에서 4가지 방향으로의 위치 확인
for i in range(4):
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
# 미로 찾기 공간을 벗어난 경우 무시
if nx < 0 or nx >= n or ny < 0 or ny >= m:
continue
# 벽인 경우 무시
if graph[nx][ny] == 0:
continue
# 해당 노드를 처음 방문하는 경우에만 최단 거리 기록
if graph[nx][ny] == 1:
graph[nx][ny] = graph[x][y] + 1
queue.append((nx, ny))
# 가장 오른쪽 아래까지의 최단 거리 반환
return graph[n - 1][m - 1]
# BFS를 수행한 결과 출력
print(bfs(0, 0))
강의 : https://www.youtube.com/watch?v=2zjoKjt97vQ&list=PLRx0vPvlEmdAghTr5mXQxGpHjWqSz0dgC&index=5
참고 : https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=jiyong615&logNo=222219342396
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